说明：ICA（主分量分析）算法和程序，MIT人工智能实验室的目标识别的源码,用于特征降维，特征融合，相关分析等。

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说明：pca程序，一个主分量分析程序，用于提取特征直，欢迎大家下载

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说明：基于核函数的主分量分析法源代码，可用于人脸识别

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说明：gmcalab 快速广义的形态分量分析算法，用于图像修复，稀疏分解、降噪等，用途广泛。从mca主页下载的

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说明：计算加权加速度,有CDF三角函数曲线/三维曲线图，基于分段非线性权重值的Pso算法，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，gmcalab 快速广义的形态分量分析，本程序的性能已经超过其他算法，鲁棒性好，性能优越，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

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说明：应用背景信号处理，盲信号分离、信号的特征提取，主要用于多个混合信号的盲分离。能消除混合信号之间的相关性，使得分离信号统计独立。关键技术 关键技术如下：通过采用Gram-Charlier多项式展开技术，估计信号的概率密度函数，然后可获得评价函数，可以实现超高斯和亚高斯混合信号的分离。

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说明：欢迎大家下载学习，用于图像处理的独立分量分析，三相光伏逆变并网的仿真，基于matlab GUI界面设计,处理信号的时频分析，是信号处理的基础。

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说明：采用偏最小二乘法，ICA（主分量分析）算法和程序，保证准确无误，是学习通信的好帮手，最小二乘回归分析算法，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。

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